## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 5, No. 1, Maret 2024, hlm. 1 - 11 ISSN: 2722-0850

## Sistem Pakar Pemilihan Serum Wajah Menggunakan Metode Certainty Factor (Studi Kasus Produk Avoskin)
Novianti Puspitasari 1 , Amalia Budiana Mulia 2 , Hamdani Hamdani 3 , Amin Padmo Azam Masa 4
1 Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, novia.ftik.unmul@gmail.com 2 Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, amaliamulia85@gmail.com
3 Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, hamdani@unmul.ac.id
4 Sistem Informasi, Universitas Mulawarman, Samarinda, aminpadmo@ft.unmul.ac.id
Keywords :

## ABSTRACT
Certainty Factor, Serum, Face Skin, Expert System. More  and  more  people  are  aware  of  the  importance  of  caring  for  facial  skin, resulting  in  skincare  production  proliferating.  Various  kinds  of  skincare  products are  on  the  market,  including  facial  serum.  Facial  serum  is  superior  because  it contains higher levels of active substances than other skincare products. The content and composition of a facial serum varies greatly and has different functions because the skin types and problems experienced are different. This means that users cannot use facial serum carelessly. Through this research, an expert system was created by applying  the  Certainty  Factor  method  to  identify  facial  serums,  especially  Avoskin products, which are expected to help the public determine facial serums that suit the type and skin problems they are experiencing. This study used 21 data on facial skin symptoms  with  eight  types  of  Avoskin  Your  Skin  Bae  serum products.  Based on  the test results using the system accuracy percentage method, an accuracy of 85% was obtained so that the expert system created could run well.
Kata Kunci: ABSTRAK Certainty Factor , Serum, Kulit Wajah, Sistem Pakar . Semakin  banyak  masyarakat  yang  peduli  akan  pentingnya  merawat  kulit  wajah mengakibatkan  produksi skincare semakin  berkembang  pesat.  Terdapat  berbagai macam produk skincare yang beredar di pasaran, salah satunya adalah serum wajah. Serum  wajah  menjadi  produk  unggulan  karena  mengandung  kadar  zat  aktif  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  produk skincare lainnya.  Kandungan  serta  komposisi dalam  suatu  serum  wajah  sangat  bervariasi  dan  berbeda  fungsi  karena  jenis  dan masalah kulit yang dialami berbeda-beda. Hal ini menyebabkan pengguna tidak bisa sembarangan menggunakan serum wajah. Melalui penelitian ini dibuat suatu sistem pakar  dengan  menerapkan  metode Certainty  Factor untuk  mengidentifikasi  serum wajah  khususnya  produk Avoskin dapat  membantu  masyarakat  dalam  menentukan serum wajah yang sesuai dengan jenis dan masalah kulit yang dialami. Penelitian ini menggunakan 21 data gejala kulit wajah dengan 8 jenis serum produk Avoskin Your Skin  Bae .  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan metode  persentase  akurasi sistem,  diperoleh  akurasi  sebesar  85%  sehingga  sistem  pakar  yang  dibuat  dapat berjalan dengan baik.
Korespondensi Penulis:
Novianti Puspitasari, Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman, Samarinda Telepon : +6281346648418 Email: novia.ftik.unmul@gmail.com
Submitted : 15-09-2023; Accepted : 16-10-2023; Published : 22-10-2023
Copyright (c) 2023 The Author (s)This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  wajah  merupakan  organ  terluar  manusia  yang  sangat  diperhatikan.  Hal  ini  dikarenakan  kulit  wajah adalah bagian yang paling terlihat dibandingkan dengan kulit yang berada di organ tubuh lainnya  [1], [2]. Merawat wajah  menjadi  salah  satu  kegiatan  yang  digemari  oleh  masyarakat  terutama  wanita,  karena  kesehatan  kulit  wajah adalah  faktor  utama  yang  dapat  dijadikan  penanda  kesehatan  seseorang  [3].  Merawat  wajah  dapat  mencegah timbulnya  masalah-masalah  kulit,  seperti  berkomedo,  bruntusan,  berjerawat  dan  kulit  kusam  [4].  Hal  ini  menjadi
salah satu sebab semakin pesatnya perkembangan produk kosmetik saat ini [5] yang didukung pula oleh kemudahan belanja  secara online [6].  Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik,  pertumbuhan  industri  kimia,  farmasi  dan kosmetik naik 5,59% pada kuartal pertama tahun 2020. Pertumbuhan yang pesat tersebut membuat industri kosmetik memproduksi  berbagai  jenis  kosmetik,  terutama  serum  wajah.  Serum  wajah  menjadi  produk  unggulan  karena mengandung  kadar  zat  aktif  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  produk skincare lainnya [7],  [8].  Menurut  Asosiasi Digital  Marketing  Indonesia  (2020),  ada  banyak  sekali  produk skincare jenis  serum  yang  tersedia  di  pasaran  dan tercatat pada tahun 2020 penjualan tertinggi di Indonesia yaitu sebesar 11,18 juta. Salah satu merek lokal Indonesia yang terkenal adalah Avoskin. Avoskin menjadi salah satu merek lokal di Indonesia yang memiliki beragam varian skincare .  Berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari website Avoskin  (2020),  Avoskin  pertama  kali  muncul  pada tahun  2014  dengan  konsep skincare berbahan  dasar  alami.  Avoskin  dikenal  sebagai  pelopor  ekonomi  Indonesia karena  membeli  bahan  dasar  pembuatan  produk  perawatan  kulit  dari  para  petani  dalam  negeri.  Avoskin  memiliki tingkat penjualan yang tinggi di Indonesia yaitu sebesar 6,36 miliar pada Juli 2021. Produk Avoskin juga memiliki banyak varian serum, khususnya pada serum jenis Avoskin Your Skin Bae. Banyaknya varian serum yang dikeluarkan membuat pengguna skincare menjadi bingung, sehingga hanya memperhatikan  kriteria  pemilihan  serum  berdasarkan  pemikiran  pribadi,  tanpa  memperhatikan  apakah  kandungan yang ada dalam serum tersebut cocok atau tidak dengan kulit masing-masing.  Kandungan dalam suatu serum wajah sangat  bervariasi  karena  banyaknya  masalah  kulit  yang  diatasi  dengan  komposisi  serum  yang  berbeda  pula.  Ada kandungan bahan aktif pada serum yang dapat digunakan setiap hari, namun ada juga yang boleh digunakan hanya beberapa kali dalam seminggu. Jika tidak sesuai dengan masalah kulit dan prosedur penggunaan, serum wajah justru akan memberikan efek buruk pada kulit [9], [10]. Melalui penelitian ini cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan  tersebut  adalah  dengan  membuat  suatu  sistem  pakar.  Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  mengadopsi pengetahuan  dari  seorang  pakar  terpercaya  di  bidangnya  [11].  Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  untuk membuat  sistem  pakar  tersebut  adalah  metode Certainty  Factor .  Metode Certainty  Factor dapat  melakukan penalaran layaknya seorang pakar dan juga memiliki tingkat akurasi yang baik [12], [13].
Penelitian yang membangun sistem pakar menggunakan metode Certainty Factor dalam bidang kecantikan dan  perawatan  diantaranya  adalah  penelitian  yang  mengidentifikasi  jenis  kulit  wajah  dalam  pemilihan  produk skincare , dimana sistem pakar digunakan untuk mendeteksi jenis kulit sehingga mampu merekomendasikan  produk skincare yang  tepat  [14].  Selain  itu  sistem  pakar  dengan  metode Certainty  Factor juga  telah  dibangun  untuk mengidentifikasi jenis kulit seperti kulit normal, berminyak, kering, sensitif dan kombinasi [1]. Selain itu penelitian lainnya  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  mampu  memberikan  solusi  dalam  bidang  kecantikan  untuk  mengatasi permasalahan perawatan wajah [15]–[17]. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini menerapkan sistem pakar  dengan  metode Certainty  Factor yang  berfokus  dalam  membantu  pengguna skincare untuk  menentukan pemilihan  serum Avoskin  Your  Skin  Bae sesuai  dengan  jenis  kulit  masing-masing.  Kemudian  demi  menguji keakuratan  sistem  pakar,  penelitian  ini  menerapkan  metode pengujian  persentase  akurasi  berdasarkan  kasus  uji, sehingga  hasil  yang  diperoleh  lebih  terpercaya  dan  diharapkan  dapat  memudahkan  dalam  memilih  jenis  serum khususnya Avoskin  Your  Skin  Bae sesuai  dengan  kulit  setiap  penggunanya  tanpa  harus  menggunakan  waktu  dan biaya untuk datang berkonsultasi langsung ke dokter ataupun klinik kecantikan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  tahapan  penelitian,  metode Certainty  Factor ,  basis  pengetahuan  yang didapatkan oleh pakar dan mesin inferensi.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini terdiri dari:
1. Identifikasi masalah: Pada tahap identifikasi masalah, di identifikasi masalah penelitian adalah melakukan identifikasi serum wajah sesuai jenis kulit menggunakan metode certainty factor (studi kasus pada produk Avoskin).
2. Studi  literatur:  di  tahap  ini  melakukan  kegiatan  pengumpulan  data  pustaka.  Dalam  penelitian  ini,  studi literatur  dilakukan  untuk  mengetahui  lebih  dalam  mengenai  serum,  jenis  kulit  wajah  dan  apa  saja  bahan yang digunakan dalam suatu skincare untuk mengatasi berbagai masalah kulit.
3. Observasi:  melakukan  pengamatan  langsung  produk  serum  Avoskin  yang  tersedia  di  pasaran  (toko kosmetik) sebagai objek penelitian serta menentukan pakar dalam penelitian ini.
4. Pengumpulan  data:  data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  berupa  data  primer  dan  data  sekunder. Data primer dalam penelitian ini yaitu wawancara langsung dengan pakar untuk mendapatkan data gejala dan  data  serum.  Adapun  data  sekunder  dalam  penelitian  ini  yaitu  berbagai  jurnal  pendukung,  buku  dan situs yang mendukung penelitian.
5. Perancangan  Sistem:  tahap  ini  melakukan  perancangan  antarmuka  pengguna  sebagai  media  untuk menghubungkan sistem dengan pengguna.
6. Implementasi  Sistem:  pembangunan  sistem  pakar  dengan  menerapkan  metode certainty  factor ke  dalam sistem.
7. Pengujian: tahapan untuk menguji sistem pakar agar dapat digunakan dan dijalankan dengan baik. Adapun pengujian yang dilakukan yaitu pengujian implementasi perhitungan metode CF menggunakan kasus uji.
2.2 Certainty Factor
Certainty  factor adalah  salah  satu  metode  dalam  sistem  pakar  yang  bekerja  dengan  menyatakan kepercayaan  dalam  suatu  kejadian  atau  hipotesis  berdasarkan  penilaian  pakar  terhadap  suatu  data.  Menurut  [18]. Metode Certainty  factor melakukan  penalaran  sama  layaknya  seperti  seorang  pakar.  Metode  CF  sangat  cocok digunakan untuk mendiagnosis sesuatu yang belum pasti. Certainty factor pertama kali diperkenalkan oleh Edward Shortliffe  dan  Bruce  Buchanan  di  Stanford  University  untuk  pembuatan  MYCIN.  MYCIN  merupakan  program interaktif yang melakukan diagnosis penyakit meningitis serta memberi rekomendasi terapi antimikroba.
Dalam metode Certainty factor derajat keyakinan seorang pakar menjadi faktor yang sangat penting karena derajat  keyakinan  akan  menentukan  hasil  akhir  perhitungan Certainty  factor .  Diperlukan  wawancara  langsung dengan  pakar  untuk  mendapatkan  tingkat  keyakinan  seorang  pakar.  Proses  perhitungan  metode  CF  dilakukan dengan menghitung nilai perkalian antara nilai CF user dan nilai CF pakar untuk mendapatkan nilai CF kombinasi. Nilai  CF  kombinasi  yang  paling  tinggi  adalah  keputusan  atau  hasil  akhir  dari  metode  CF  [12]. Certainty  factor didefinisikan sebagai persamaan 1:
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] = 𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] − 𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] (1) Keterangan: 𝐶𝐹 = Certainty Factor 𝐻 = Hypothesis 𝐸 = Evidence
𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] = Measure of Belief atau ukuran kepercayaan terhadap hipotesis 𝐻, jika diberikan 𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐸, bernilai antara 0 sampai dengan 1.
𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] = Measure  of  Disbelief atau  ukuran  ketidakpercayaan  terhadap hipotesis 𝐻 ,  jika  diberikan evidence 𝐸 , bernilai antara 0 sampai dengan 1.
Persamaan  dasar  digunakan  jika  nilai  CF  untuk  setiap  gejala  yang  belum  diketahui.  Kombinasi  CF  yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit adalah:
𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝐶𝐹 (𝑈𝑠𝑒𝑟) × 𝐶𝐹 (𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟) (2)
Jika terdapat lebih dari satu gejala maka CF dihitung menggunakan persamaan 3:
𝐶𝐹𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 × (1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑) (3) Keterangan: 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑
= Hasil penjumlahan dari gejala pertama dan gejala kedua.
𝐶𝐹𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = Nilai bobot berdasarkan penilaian dari pakar.
Pembobotan pada metode Certainty factor dilakukan untuk mengetahui seberapa besar tingkat kepercayaan dari pakar dan disajikan dalam bentuk Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Metode Certainty Factor Faktor Ketidakpastian Nilai CF Pasti Tidak -1.0 Hampir Pasti Tidak -0.8 Kemungkinan Besar Tidak -0.6 Mungkin Tidak -0.4 Tidak Tahu -0.2 sampai 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan Besar 0.6 Hampir Pasti 0.8 Pasti 1.0

## 2.3 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  menjelaskan  perancangan  data  yang  didapatkan  dari  penelitian  awal  yaitu  daftar  jenis kulit, gejala dan pengetahuan mengenai serum wajah. Berikut merupakan daftar serum wajah yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Serum Wajah Kode Nama Serum Wajah Keterangan P001 Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC Salicylic  Acid  baik  untuk  mengatasi  jerawat,  membersihkan pori-pori,  mengurangi  minyak  di  wajah,  dan  ZINC  yang  baik
Kode Nama Serum Wajah Keterangan untuk mengurangi peradangan jerawat. P002 Avoskin Your Skin Bae Niacinamide  12% +  Centella Asiatica Kandungan  Niacinamide  baik  untuk  mencerahkan  kulit, mengecilkan  pori-pori  dan  Centella  Asiatica  baik  untuk mengatasi iritasi, inflamasi jerawat dan melembabkan kulit. P003 Avoskin Your Skin Bae Hyacross 3% + Green Tea Hyacross  dan  Green  Tea  yang  kaya  akan  antioksidan dikombinasikan untuk meningkatkan  kelembapan kulit. P004 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root Marine Collagen dapat memacu produksi kolagen alami dalam kulit  dan  Gingseng  Root  sebagai  antioksidan  dan  anti inflamasi. Serum ini diformulasikan khusus untuk memperbaiki  tekstur  kulit,  membuat  kulit  kenyal,  terhidrasi, mengurangi inflamasi, mengurangi kerutan, melembapkan dan mengencangkan kulit. P005 Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed Alpha  Arbutin  terkenal  sebagai  kandungan  pencerah  dan Grapeseed yang kaya antioksidan yang baik untuk menangkal radikal bebas dan melembapkan kulit. P006 Avoskin Your Skin Bae Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum Vitamin  C  dan  Niacinamide  baik  untuk  mencerahkan  wajah. Serum  ini  diformulasikan  khusus  untuk  mencerahkan  kulit, mencegah  hiperpigmentasi  kulit  dan  menjaga  kulit  agar  tetap lembab.  Serum  ini  diformulasikan  khusus  untuk  pengguna yang baru mencoba menggunakan skincare, karena kandungan bahan aktifnya rendah. P007 Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum Lactic  Acid  sebagai  bahan  eksfoliator  kulit  yang  aman  untuk kulit sensitif dan kering. Kiwi Fruit Extract sangat baik untuk merawat  kulit  kering  dan  berjerawat,  serta  Niacinamide membuat kulit tampak lebih cerah. P008 Avoskin Your Skin Bae Azeclair 10% + Kombucha 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum Azeclair yang merupakan turunan dari Azlaic Acid baik untuk membersihkan  pori,  anti  inflamasi  dan  dapat  mencerahkan kulit.  Selain  itu,  kandungan  kombucha  (teh  hitam  yang difermentasi)
memiliki  banyak  manfaat  untuk  kulit. Dengan  kandungan  vitamin  B1,  B6,  B12,  dan  Vitamin  C,
Kombucha mampu mencerahkan kulit
dan menjaga elastisitas kulit.
Setelah  mendapatkan  daftar  serum  selanjutnya  adalah  daftar  gejala  beserta  nilai  MB  dan  MD  beserta  CF Pakar yang ditampilkan pada Tabel 3. Nilai kepercayaan CF gejala dari pakar dipengaruhi oleh nilai MB ( Measure of  Belief )  yaitu  ukuran  kenaikan  kepercayaan  hipotesis  yang  dipengaruhi  oleh  fakta  dan  nilai  MD  ( Measure  of Disbelief ) yaitu ukuran kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis yang dipengaruhi oleh fakta.
Tabel 3 . Pengetahuan Nilai CF Kode Gejala Nama Gejala Nilai MB  Nilai MD CF Pakar G001 Tidak berminyak 0.6 0.4 0.2 G002 Segar dan halus 0.6 0.2 0.4 G003 Terlihat sehat 0.8 0 0.8 G004 Tidak berjerawat 0.8 0.2 0.6 G005 Pori – pori terlihat besar 0.8 0.2 0.6 G006 Kulit terlihat mengkilat (berminyak) 0.8 0 0.8 G007 Sering berjerawat 0.8 0 0.8 G008 Berkomedo 0.6 0.2 0.4 G009 Beruntusan 0.6 0.4 0.2 G010 Banyak kerutan 0.6 0.4 0.2 G011 Kadang berjerawat 0.8 0.2 0.6 G012 Pori – pori kecil 0.6 0.2 0.4 G013 Mengelupas 0.8 0.2 0.6 G014 Kulit terlihat kusam 0.8 0 0.8 G015 Gatal pada wajah 0.6 0.2 0.4
Kode Gejala Nama Gejala Nilai MB  Nilai MD CF Pakar G016 Mudah iritasi dan luka 0.8 0.2 0.6 G017 Kulit  mudah terlihat  kemerahan 0.8 0 0.8 G018 Mudah alergi 0.8 0 0.8 G019 Kulit Terasa Kencang 0.6 0.2 0.4 G020 Sebagian kulit kelihatan berminyak 0.6 0.2 0.4 G021 Sebagian kulit kelihatan kering 0.8 0 0.8
Tabel 3 menampilkan pengetahuan dengan nilai CF pakar adalah tabel dimana setiap beberapa jenis kulit yang memiliki gejala dengan nilai bobot kepercayaan dari pakar. Nilai MB dan MD berkisar hanya di antara nilai -1 (pasti tidak) dan 1 (keyakinan pasti) yang didasarkan pada Tabel 1.

## 2.4 Mesin Inferensi
Pada  penelitian  ini  mesin  inferensi  yang  digunakan  adalah forward  chaining . Forward  chaining adalah metode  penarikan  kesimpulan  yang  melakukan  pemrosesan  yang  diawali  dengan  proses  penelusuran  dimulai  dari fakta  yang  ada  lalu  bergerak  maju  melalui  premis-premis  untuk  menuju  ke  kesimpulan.  Penelusuran  ini  dimulai berdasarkan fakta yang telah diketahui dan bergerak maju ke depan menggunakan aturan ( rule ) yang memiliki suatu premis  yang  cocok  dengan  fakta  sampai  mendapatkan  kesimpulan  atau  sampai  tidak  ada  aturan  yang  memiliki premis  yang  cocok  [19].  Berikut  adalah  aturan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  menghubungkan  21 gejala dan 8 jenis serum Avoskin dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Daftar Aturan No Aturan R1 IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 THEN P005 R2 IF G001 AND G010 AND G011 AND G012 AND G013 AND G014 AND G019 THEN P002 R3 IF G001 AND G008 AND G010 AND G011 AND G012 AND G013 AND G014 AND G019 THEN P007 R4 IF G001 AND G005 AND G008 AND G010 AND G011 AND G014 AND G017 AND G018 THEN P006 R5 IF G005 AND G006 AND G007 AND G008 AND G009 THEN P001 R6 IF G005 AND G006 AND G007 AND G008 AND G009 AND G014 THEN P008 R7 IF G005 AND G007 AND G008 AND G009 AND GG014 AND G020 AND G021 THEN P004 R8 IF G015 AND G016 AND G017 AND G018 THEN P003

## 3 HASIL DAN ANALISIS
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode certainty  factor menggunakan data sebanyak 8 jenis serum merek Avoskin, 21  gejala kulit wajah dan 8 aturan ( rule ). Pada metode Certainty Factor, pengguna sistem juga menentukan bobot keyakinan terhadap suatu gejala berdasarkan lima pilihan bobot yaitu tidak tahu, mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti dan pasti.

## 3.1 Perhitungan Metode Certainty Factor
Proses perhitungan metode certainty factor untuk mendapatkan hasil identifikasi serum yang sesuai dengan jenis kulit berdasarkan gejala dan bobot CF yang telah dipilih oleh user ditampilkan pada gambar berikut.
Setiap  gejala  yang  terpilih  berdasarkan  hasil  penelusuran forward  chaining kemudian  diproses menggunakan  persamaan  (2)  dan  (3)  untuk  mengetahui  serum  apa  yang  paling  direkomendasikan  sistem.  Pada contoh kasus, pengguna telah memilih tujuh gejala dengan masing-masing nilai CF user . Dari tujuh gejala tersebut, sistem  melakukan  penelusuran  ke  setiap rule yang  telah  diberikan  oleh  pakar.  Penelusuran  didasarkan  pada  basis pengetahuan yang ditampilkan oleh Gambar…
Gambar 2. Halaman Basis Pengetahuan
Jika ada gejala pada rule yang cocok dengan gejala yang dipilih oleh user , maka sistem menghitung nilai CF dengan cara mengalikan bobot CF dari pakar dengan bobot CF dari user . Proses selanjutnya adalah menghitung nilai  CF  setiap  aturan  ( rule )  dengan  mengalikan  bobot  CF  pakar  dengan  bobot  CF user menggunakan  persamaan (2). Jika ada gejala yang dipilih user tetapi gejala tersebut tidak ada di dalam aturan ( rule ), maka nilai CF bernilai 0.
Aturan 1 : Serum Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed 𝐶𝐹1 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹2 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹3 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹4 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0
Aturan 2 : Serum Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica 𝐶𝐹1 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹10 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.2 × 0.4 = 0.08 𝐶𝐹11 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹12 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹13 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹14 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.8 = 0.64 𝐶𝐹19 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0
Aturan 3 : Serum Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum 𝐶𝐹1 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹8 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.2 = 0.12 𝐶𝐹10 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.4 = 0.32 𝐶𝐹11 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹12 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹13 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹14 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.8 = 0.64 𝐶𝐹19 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0
Aturan 4 : Serum Avoskin Your Skin Bae Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum 𝐶𝐹1 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹5 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.4 × 0.8 = 0.32 𝐶𝐹8 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.2 = 012 𝐶𝐹10 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.4 = 0.24
𝐶𝐹11 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹14 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.8 = 0.64 𝐶𝐹17 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹18 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0
Aturan 5 : Serum Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC 𝐶𝐹5 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.8 = 0.48 𝐶𝐹6 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.6 = 0.48 𝐶𝐹7 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.4 = 0.32 𝐶𝐹8 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.4 × 0.2 = 0.08 𝐶𝐹9 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.2 × 0.2 = 0.04
Aturan 6 :  Serum Avoskin Your Skin Bae Azeclair 10% + Kombucha 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum 𝐶𝐹5 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.8 = 0.64 𝐶𝐹6 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.6 = 0.48 𝐶𝐹7 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.4 = 0.24 𝐶𝐹8 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.4 × 0.2 = 0.08 𝐶𝐹9 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.2 × 0.2 = 0.04 𝐶𝐹14 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.2 × 0.8 = 0.16
Aturan 7 : Serum Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root 𝐶𝐹5 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.8 × 0.8 = 0.64 𝐶𝐹7 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.4 × 0.4 = 0.16 𝐶𝐹8 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.2 = 0.12 𝐶𝐹9 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.2 = 0.12 𝐶𝐹14 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0.6 × 0.8 = 0.48 𝐶𝐹20 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹21 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0
Aturan 8 : Serum Avoskin Your Skin Bae Hyacross 3% + Green Tea 𝐶𝐹15 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹16 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹17 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 𝐶𝐹18 = 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 × 𝐶𝐹𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎 = 0 Hasil perhitungan seluruh nilai CF pada setiap aturan disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai CF CF Aturan ( Rule ) Rule 1 Rule 2 Rule 3 Rule 4 Rule 5 Rule 6 Rule 7 Rule 8 CF1 0 0 0 0 CF2 0 CF3 0 CF4 0 CF5 0.32 0.48 0.64 0.64 CF6 0.48 0.48 CF7 0.32 0.24 0.16 CF8 0 0.12 0.12 0.08 0.08 0.12 CF9 0.04 0.04 0.12 CF10 0.08 0.32 0.24 CF11 0 0 CF12 0 CF13 0 CF14 0.64 0.64 0.64 0.16 0.48 CF15 0 CF16 0 CF17 0 CF18 0 CF19 0 CF20 0 CF21 0
Langkah selanjutnya adalah mengkombinasikan nilai CF setiap aturan ( rule ) menggunakan persamaan (3) untuk  menentukan  persentase  nilai  CF  pada  setiap  serum  dan  mengetahui  hasil  rekomendasi  serum  dengan  nilai persentase tertinggi.
Aturan 1 : Serum Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed. Gejala  yang  dipilih  oleh user tidak  ada  yang  sesuai  dengan  gejala  pada rule 1 , jadi  semua  nilai  CF  bernilai  0, sehingga persentase nilai CF 0%.
Aturan 2 : Serum Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖(𝐶𝐹1, 𝐶𝐹8) = 0 + 0 ∗ (1 − 0) = 0 (𝐶𝐹𝑛𝑒𝑤1) 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 (𝐶𝐹𝑠𝑠𝑛𝑒𝑤1, 𝐶𝐹10) = 0 + 0.8 ∗ (1 − 0) = 0.8 ∗ 1 = 0.08 (𝐶𝐹𝑛𝑒𝑤2) 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 (𝐶𝐹𝑛𝑒𝑤2, 𝐶𝐹14) = 0.08 + 0.64 ∗ (1 − 0.08) = 0.08 + 0.5888 = 0.6688 (𝐶𝐹𝑛𝑒𝑤3) 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 = 0.6688 ∗ 100% = 66.88%
Aturan 3: Serum Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum . 𝐶𝐹𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 (𝐶𝐹1, 𝐶𝐹8) = 0 + 0.12 ∗ (1 − 0) = 0.12 ∗ 1 = 0.12 (𝐶𝐹𝑛𝑒𝑤1) CFkombinasi (CFnew1, CF10) = 0.12 + 0.32 ∗ (1 − 0.12) = 0.12 + 0.2816 = 0.4016 (CFnew2) CFkombinasi (CFnew2, CF14) = 0.4016 + 0.64 ∗ (1 − 0.4016) = 0.4016 + 0.3829 = 0.7845 (CFnew3) 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑦𝑎𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 = 0.7845 ∗ 100% = 78.45%
Hasil perhitungan CF kombinasi disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan CF Kombinasi No Nama Serum CF CF % 1 Serum Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed. 0 0% 2 Serum Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. 0,6688 66,88% 3 Serum  Avoskin  Your  Skin  Bae  Lactic  Acid  10%  +  Kiwi  Fruit  5%  + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. 0,7845 78,45% 4 Serum  Avoskin  Your  Skin  Bae  Vitamin  C  3%  +  Niacinamide  2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum. 0,8362 83,62% 5 Serum Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. 0,8375 83,75% 6 Serum  Avoskin  Your  Skin  Bae  Azeclair  10%  +  Kombucha  3%  + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum. 0,8943 89,43% 7 Serum Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. 0,8781 87,81% 8 Serum Avoskin Your Skin Bae Hyacross 3% + Green Tea. 0 0%
Berdasarkan Tabel 5, hasil perhitungan nilai CF kombinasi setiap aturan ( rule ), diketahui nilai persentase tertinggi adalah serum Avoskin Your Skin Bae Azeclair 10% + Kombucha 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum dengan persentase nilai CF sebesar 89,43%.

## 3.2 Pengujian Kasus Uji
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui nilai akurasi sistem dengan cara mencocokkan hasil identifikasi serum yang diberikan oleh pakar dengan hasil identifikasi serum yang diberikan oleh sistem. Data yang digunakan dalam pengujian akurasi ini adalah sebanyak 20 data dengan gejala yang dipilih secara acak. Hasil pengujian metode kasus uji dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Kasus Uji No Gejala Hasil Sistem Hasil Pakar Benar/Salah 1 G001,G007,G008,G009,G011,G013 Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Nilai CF = 89.44% Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Benar 2 G005,G006,G007,G008,G009,G014 Azeclair 10% +Kombuca 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum. Nilai CF=94.5% Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Salah 3 G011,G015,G016,G017,G018 Hyacross 3% + Green tea .  Nilai CF=90.3% Hyacross 3% + Green tea. Benar 4 G005,G006,G007,G008,G009,G010, G014 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Nilai CF=97.05% Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Benar 5 G010,G011,G012,G013,G014,G015 Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Nilai CF=97.50% Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. Salah
No Gejala Hasil Sistem Hasil Pakar Benar/Salah 6 G008,G009,G014,G020,G021 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Nilai CF=95.27% Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Benar 7 G008,G009,G012,G013,G014 Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Nilai CF=93.38% Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. Salah 8 G005,G006,G007,G008,G009 Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Nilai CF=92.14% Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Benar 9 G014,G015,G016,G017,G018 Avoskin Your Skin Bae Hyacross 3% + Green Tea. Nilai CF=97.15% Avoskin Your Skin Bae Hyacross 3% + Green Tea. Benar 10 G005,G008,G009,G011,G017 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Nilai CF=90.78% Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Benar 11 G001,G002,G003,G004,G005,G006, G007,G008,G009 Avoskin Your Skin Bae Azeclair 10% + Kombucha 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum. Nilai CF=95.83% Avoskin Your Skin Bae Azeclair 10% + Kombucha 3% + Niacinamide 2.5% Vaccine Serum. Benar 12 G001,G002,G003,G004,G005,G006 G007,G008,G009,G010,G011,G012 Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Nilai CF=97.06% Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Benar 13 G013,G014,G015,G016,G017,G018, G019,G020,G021 Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. Nilai CF=94.56% Avoskin Your Skin Bae Niacinamide 12% + Centella Asiatica. Benar 14 G001,G002,G003,G004,G005,G006, G013,G014,G015,G016,G017,G018, G019,G020,G021 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Nilai CF=96% Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Benar 15 G001,G002,G003,G004,G005,G006, G007,G008,G009,G010,G011,G014, G015,G016,G017,G018,G019,G020, G021 Avoskin Your Skin Bae Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum. Nilai CF=97.90%
Avoskin Your Skin Bae
Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum. Benar 16 G001,G002,G003,G004,G005,G006, G007,G008,G009,G010,G010,G011, G012,G013,G014,G015,G016,G017, G018 Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Nilai CF=98.05% Avoskin Your Skin Bae Lactic Acid 10% + Kiwi Fruit 5% + Niacinamide 2.5% High Dose Serum. Benar 17 G007,G008,G009,G010,G011,G012, G013,G019,G020,G021 Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Nilai CF=92.89% Avoskin Your Skin Bae Marine Collagen 10% + Ginseng Root. Benar 18 G002,G004,G006,G008,G010,G012, G014,G016,G018,G020 Avoskin Your Skin Bae Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum. Nilai CF=96.33%
Avoskin Your Skin Bae
Vitamin C 3% + Niacinamide 2% Mandarin Orange Fruit Extract Serum. Benar 19 G001,G003,G005,G007,G009,G011, G013,G015,G017,G019,G021 Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed. Nilai CF=96% Avoskin Your Skin Bae Alpha Arbutin 3% + Grapeseed. Benar 20 G006,G007,G008,G010,G012,G013, G015,G017,G018,G019 Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Nilai CF=94.52% Avoskin Your Skin Bae Salicylic Acid 2% + ZINC. Benar
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  terdapat  17  data  yang  sesuai  dan  3  data  yang  tidak  sesuai  dengan  hasil identifikasi yang diberikan oleh pakar. Hasil perhitungan akurasinya adalah sebagai berikut [19]:

## 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 17 20 X 100% = 85%
Hasil perhitungan akurasi dari 20 kasus data uji yang ada pada Tabel 8 menghasilkan nilai akurasi sistem yang  dibuat  sebesar  85%,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  serum  wajah menggunakan metode Certainty Factor yang dibangun berjalan dengan cukup baik.

## 3 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  serum  wajah  menggunakan  metode certainty factor didapatkan kesimpulan:
1. Sistem yang telah dibangun diharapkan membantu masyarakat khususnya orang awam untuk mengetahui serum apa yang cocok dengan jenis kulit masing-masing.
2. Hasil pengujian akurasi dari sistem pakar untuk mengidentifikasi serum wajah menggunakan metode Certainty Factor memiliki tingkat keakuratan sebesar 85% menggunakan 20 data uji.
3. Berdasarkan hasil pengujian akurasi sistem dan perhitungan menunjukkan bahwa serum Avoskin Azeclair 10% +  Kombucha  3%  +  Niacinamide  2.5%  Vaccine  Serum  (Rule  ke-6)  merupakan  serum  yang  paling direkomendasikan oleh sistem pakar yang dibangun dengan nilai kepastian sebesar 89,44%.

## REFERENSI
[1] I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 159–177, 2019.
[2] S. Chandra, Y. Yunus, and S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Estetika Kulit Wanita dalam Menjaga Kesehatan,” 2020.
[3] M. Khansa, T. Supiani, and N. S. S. Ambarwati, “Jagung Sebagai Masker Terhadap Kesehatan Kulit Wajah Kering Secara Alami,” J. Tata Rias , vol. 9, no. 2, pp. 32–41, 2019.
[4] R. Subianto, A. P. Juledi, and M. Masrizal, “Penerapan Metode Certainty Factor dalam Perancangan Aplikasi Diangnosa Penyakit Kulit dengan Jenis Kosmetik,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , pp. 57–61, 2023.
[5] A. N. Ramadhani and S. Masitoh, “Pengaruh Daya Tarik Iklan , Brand Ambassador dan Brand Image Terhadap Keputusan Pembelian Produk Wardah,” JIKOM (Jurnal Ilm. Komunikasi) , vol. 11, no. 03, pp. 135–143, 2019.
[6] D. Septiansari and T. Handayani, “Pengaruh Belanja Online Terhadap Perilaku Konsumtif pada Mahasiswa di Masa Pandemi Covid-19,” J. Ekon. dan Manaj. Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 53–65, 2021.
[7] Wisnubrata, “Apa Saja Tren Produk Perawatan Tubuh dan Kosmetik Tahun Ini? Kompas.Com.,” 2021.
[8] B. J. West, I. Alabi, and S. Deng, “A face serum containing bakuchiol , palmitoyl tripeptide-38 , hy- drolyzed hyaluronic acid and a polyherbal and vitamin blend improves skin quality in human volunteers and protects skin structure in vitro,” 2021.
[9] R. Pebrianto, S. N. Nugraha, and W. Gata, “Perancangan Sistem Pakar Penentuan Jenis Kulit Wajah Menggunakan Metode Certainty Factor,” Indones. J. Comput. Inf. Technoogy , vol. 5, no. 1, pp. 83–93, 2020.
[10] M. M. Sultan, “Optimization, Stability and Characterization of Face Serum Formulation,” 2018.
[11] S. Ramlah, P. L. L. Bellusno, and I. Irawati, “Sistem Pakar Penentuan Komposisi Skincare Berdasarkan Karakteristik Jenis Kulit Menggunakan Metode Certainty Factor,” Bul. Sist. Inf. dan Teknol. Islam , vol. 2, no. 1, pp. 36–42, 2021, doi: 10.33096/busiti.v2i1.734.
[12] Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo, and K. Kusrini, “Sistem Pakar Identifikasi Jenis Kulit Wajah Dengan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 1, pp. 21–27, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[13] A. H. Aji, M. T. Furqon, and A. W. Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018.
[14] M. H. As’ary, R. I. Ginting, and M. G. Suryanata, “Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dalam Pemilihan Produk Skin Care Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol.
1, no. 3, pp. 139–148, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i3.5115.
[15] M. Y. Nova, D. Maharani, and S. Sudarmin, “Implementasi Metode Certainty Factor dalam Menentukan Perawatan Wajah Sesuai dengan Jenis Kulit Wanita,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, pp. 1071– 1079, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3998.
[16] N. Alam, H. Henny, and I. Sukma, “Penentuan Kosmetik Berdasarkan Jenis Kulit Wajah (dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Certainty Factor),” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 36–43, 2021, doi: 10.51876/simtek.v6i1.93.
[17] D. S. Ramdan, C. A. Sugianto, and R. D. Monica, “Expert System of Facial Skin Type Diagnosis and Skincare Recommendation Based on Certainty Factor,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 7, no. 3, pp. 246–258, 2022, doi: 10.33633/jais.v7i3.7150.
[18] F. Ariani, Marpitalia, Erlangga, and Yulfriwini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ayam Broiler Dengan Metode Forward Chaining,” J. Manag. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 09, no. 01, 2019.
[19] N. Puspitasari, H. Hamdani, H. R. Hatta, A. Septiarini, and Sumaini, “Penerapan Metode Teorema Bayes Untuk Mendeteksi Hama Pada Tanaman Padi Mayas Kalimantan Timur,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 155–162, 2021, doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.919.